检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2019年第3期30卷 604-619页

作者：齐志鑫王宏志周雄李建中高宏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

代价敏感决策树是以最小化误分类代价和测试代价为目标的一种决策树.目前,随着数据量急剧增长,劣质数据的出现也愈发频繁.在建立代价敏感决策树时,训练数据集中的劣质数据会对分裂属性的选择和决策树结点的划分造成一定的影响.因此在进... 详细信息

代价敏感决策树是以最小化误分类代价和测试代价为目标的一种决策树.目前,随着数据量急剧增长,劣质数据的出现也愈发频繁.在建立代价敏感决策树时,训练数据集中的劣质数据会对分裂属性的选择和决策树结点的划分造成一定的影响.因此在进行分类任务前,需要提前对数据进行劣质数据清洗.然而在实际应用中,由于数据清洗工作所需要的时间和金钱代价往往很高,许多用户给出了自己可接受的数据清洗代价最大值,并要求将数据清洗的代价控制在这一阈值内.因此除了误分类代价和测试代价以外,劣质数据的清洗代价也是代价敏感决策树建立过程中的一个重要因素.然而,现有代价敏感决策树建立的相关研究没有考虑数据质量问题.为了弥补这一空缺,着眼于研究劣质数据上代价敏感决策树的建立问题.针对该问题,提出了3种融合数据清洗算法的代价敏感决策树建立方法,并通过实验证明了所提出方法的有效性.

关键词：代价敏感决策树劣质数据数据清洗误分类代价测试代价

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基于深度强化学习的多场景高层住宅自动布局方法

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建筑科学 2022年第12期38卷 34-42,50页

作者：郭茂祖王鹏跃曹印庚赵玲玲李阳北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学) 北京100044 北京建筑大学建筑与城市规划学院北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

高层住宅区布局设计需满足防火、日照等多项建筑规范,同时存在地块轮廓不规则、地块带有水体等多种设计场景。针对这一多场景多约束的目标优化问题,本文提出基于深度强化学习的高层住宅自动布局方法。将建筑规范进行抽取并设置为强化学... 详细信息

高层住宅区布局设计需满足防火、日照等多项建筑规范,同时存在地块轮廓不规则、地块带有水体等多种设计场景。针对这一多场景多约束的目标优化问题,本文提出基于深度强化学习的高层住宅自动布局方法。将建筑规范进行抽取并设置为强化学习框架下的奖励函数。建筑单体作为智能体,通过与场景直接交互,累积不同建筑布局及相应奖励值,并据此自主学习移动策略,从而实现多约束条件下建筑布局的自动优化。最后,通过多个真实地块的案例设计验证了本方法在缩短设计时间、输出方案的适用性及复杂周边环境上的优势。

关键词：机器学习深度强化学习布局设计多约束优化日照计算

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基于过采样和卫星图像多特征融合的街区品质评估

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广西科学 2022年第4期29卷 652-659页

作者：郭茂祖王偲佳王鹏跃李阳赵玲玲北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京重点实验室(北京建筑大学) 北京100044 北京建筑大学建筑与城市规划学院北京100044 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

城市街区的品质评估是城市规划中的重要步骤之一。针对已有街区品质评估模型中使用的街景图像采集位置和角度不统一造成的图像内容偏差问题,本文提出使用视角统一且易获取的卫星图像代替街景图像。同时考虑多种街区品质测度指标,将非图... 详细信息

城市街区的品质评估是城市规划中的重要步骤之一。针对已有街区品质评估模型中使用的街景图像采集位置和角度不统一造成的图像内容偏差问题,本文提出使用视角统一且易获取的卫星图像代替街景图像。同时考虑多种街区品质测度指标,将非图像型数据与图像型数据进行特征融合,从多角度进行城市街区品质表达,然后针对小样本和数据不平衡场景,结合机器学习中的随机过采样和随机森林(Random Forest, RF),基于融合数据进行城市街区的品质评估。实验结果表明,本研究方法可以有效进行全面的城市街区品质表达,并有效降低过拟合,对比未使用过采样和多特征融合的方法,正确率提高约8个百分点。

关键词：城市街区品质评估特征融合朴素随机过采样随机森林卫星图像

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结合注意力机制和本体的远程监督关系抽取

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计算机科学与探索 2020年第9期14卷 1554-1562页

作者：李艳娟臧明哲刘晓燕刘扬郭茂祖东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150000 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044

关系抽取是从非结构化的文本中抽取关系,并以结构化的形式输出。为了提高抽取准确性并降低对人工标注的依赖,提出了基于注意力机制和本体的远程监督关系抽取模型(APCNNs+OR)。该模型分为特征工程提取模块、分类器模块、本体约束层。在... 详细信息

关系抽取是从非结构化的文本中抽取关系,并以结构化的形式输出。为了提高抽取准确性并降低对人工标注的依赖,提出了基于注意力机制和本体的远程监督关系抽取模型(APCNNs+OR)。该模型分为特征工程提取模块、分类器模块、本体约束层。在分类器模块中,引入并改进了实例级注意力机制,更好地学习数据袋中每个句子的权重,有效地降低了远程监督假设引入的噪声干扰及句子中实体间的词语信息干扰。在本体约束层,通过引入领域本体对抽取结果进行约束,提高了抽取关系的准确性。SemMed和GoldStandard语料实验结果表明,该模型可有效降低错误标签的噪声干扰,比现有模型具有更好的关系抽取性能。

关键词：关系抽取本体远程监督注意力机制

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缓存侧信道攻击下硬件事件特征分析

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智能计算机与应用 2021年第10期11卷 1-4页

作者：王楷郭涛季振洲哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学网络与信息中心哈尔滨150001

基于硬件事件的异常检测是当前防御缓存侧信道攻击的主要手段之一。然而,现有防御机制普遍未考虑攻击者主动隐藏特征时的检测准确度。本文指出可行的侧信道攻击需要满足不可或缺的驱逐操作和严格的攻击频率这两个先决条件,并发现这些攻... 详细信息

基于硬件事件的异常检测是当前防御缓存侧信道攻击的主要手段之一。然而,现有防御机制普遍未考虑攻击者主动隐藏特征时的检测准确度。本文指出可行的侧信道攻击需要满足不可或缺的驱逐操作和严格的攻击频率这两个先决条件,并发现这些攻击约束会导致被攻击的缓存组访问量急剧增加。实验结果表明,相比于SPEC基准程序,侧信道攻击至少会导致2.61倍的访问量。

关键词：系统结构硬件安全缓存侧信道攻击异常检测

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一种面向工控联网设备的层次聚类方法

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现代电子技术 2022年第23期45卷 76-82页

作者：曲海阔张哲宇刘扬孙军王子博王佰玲哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 国家工业信息安全发展研究中心北京100040 哈尔滨工业大学网络空间安全研究院黑龙江哈尔滨150001

联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要。针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法。所提方法融入重... 详细信息

联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要。针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法。所提方法融入重采样的分批处理思想,通过对聚类中心进行重新采样,解决经典K⁃means算法对初始值过度依赖而引起的聚类结果偏离问题;进一步考虑算法的计算资源和运行时效等性能因素,引入训练数据分批处理操作,在保证算法精度的同时,缩短收敛时间,降低内存占用,达到优化算法效率的目的。最终,在一套工控模拟环境的安全水处理数据集上,通过与三个经典的聚类算法进行比较,验证所提方法对工控联网设备层次识别的有效性、准确性和稳定性。

关键词：联网设备层次识别统计特征不均衡数据高斯混合模型聚类算法重采样分批处理

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生物特征识别学科发展报告

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中国图象图形学报 2021年第6期26卷 1254-1329页

作者：孙哲南赫然王亮阚美娜冯建江郑方郑伟诗左旺孟康文雄邓伟洪张杰韩琥山世光王云龙茹一伟朱宇豪刘云帆何勇中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 清华大学北京100084 中山大学计算机学院广州510275 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006 华南理工大学自动化科学与工程学院广州510006 北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的... 详细信息

从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、"互联网+"行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——"感知盲区"、"决策误区"和"安全红区"。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着"可感"、"可知"和"可信"的新一代生物特征识别总体目标发展。

关键词：生物特征识别人脸虹膜指纹掌纹静脉声纹步态行人重识别多模态

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一种小天体旋转参数估计方法

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空间控制技术与应用 2020年第6期46卷 20-27页

作者：刘鹏倪郑鸿远赵巍王志强哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 黑龙江省听视觉认知计算重点实验室哈尔滨150001

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系... 详细信息

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.

关键词：小天体探测旋转参数估计特征跟踪扩展卡尔曼滤波器

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机器学习安全攻击与防御机制研究进展和未来挑战

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软件学报 2021年第2期32卷 406-423页

作者：李欣姣吴国伟姚琳张伟哲张宾大连理工大学软件学院辽宁大连116620 辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室(大连理工大学) 辽宁大连116620 鹏城实验室网络空间安全中心广东深圳518055 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

机器学习的应用遍及人工智能的各个领域,但因存储和传输安全问题以及机器学习算法本身的缺陷,机器学习面临多种面向安全和隐私的攻击.基于攻击发生的位置和时序对机器学习中的安全和隐私攻击进行分类,分析和总结了数据投毒攻击、对抗样... 详细信息

机器学习的应用遍及人工智能的各个领域,但因存储和传输安全问题以及机器学习算法本身的缺陷,机器学习面临多种面向安全和隐私的攻击.基于攻击发生的位置和时序对机器学习中的安全和隐私攻击进行分类,分析和总结了数据投毒攻击、对抗样本攻击、数据窃取攻击和询问攻击等产生的原因和攻击方法,并介绍和分析了现有的安全防御机制.最后,展望了安全机器学习未来的研究挑战和方向.

关键词：机器学习安全和隐私攻击分类防御机制

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基于度量学习的意图识别和槽填充方法

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智能计算机与应用 2021年第8期11卷 185-188页

作者：衣景龙赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学机器智能与翻译实验室哈尔滨150001

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题。本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,... 详细信息

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题。本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果。从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升。胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能。

关键词：小样本学习意图识别槽填充

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